用于无人机的运动控制方法、装置及无人机系统制造方法及图纸
Motion control method, device and unmanned aerial vehicle system for UAV
【技术实现步骤摘要】
用于无人机的运动控制方法、装置及无人机系统
本专利技术涉及运动跟踪
，更具体地，本专利技术涉及一种用于无人机的运动控制方法、一种用于无人机的运动控制装置、及一种无人机系统。
技术介绍
由于无人机的飞行环境比较复杂，目前没有任何一种传感器可以成功应对无人机在飞行过程中遇到的所有干扰而给出精确的估计。例如，基于单目视觉的实时定位和建图((simultaneouslocalizationandmapping，SLAM)就无法得到绝对的尺度信息且无法感知重力的方向，且图像信息易受到光照、遮挡、快速运动的干扰，所以，目前提出了在单目视觉的SLAM中引入惯性测量单元(Inertialmeasurementunit，IMU)采集的惯性数据、进而实现视觉与惯性的融合估计，以在恢复尺度信息的同时，提高系统的鲁棒性。该种视觉与惯性的融合估计虽然具有较高的精度，但也存在计算量较大的问题，会对实时性有一定的影响，因此，非常有必要提供一种能够减小计算量，进而提高通过视觉与惯性的融合估计进行运动控制的实时性。
技术实现思路
本专利技术实施例的一个目的是提供一种进行视觉与惯性融合的新的技术方...
【技术保护点】
一种用于无人机的运动控制方法，其特征在于，包括：获取所述无人机的单目摄像机采集的图像；从所述图像中选取关键帧，其中，选取第一帧图像为关键帧，比较第一帧图像之后的当前帧图像与前一关键帧，如果所述当前帧图像与前一关键帧图像之间的至少一对同源像点的像素坐标的变化超出设定阈值，则选取所述当前帧图像为关键帧，否则确定所述当前帧图像为非关键帧；获取所述无人机的惯性测量单元采集的惯性数据；根据选取出的关键帧解算出所述无人机的第一位移和姿态信息；根据所述惯性数据解算出所述无人机的第二姿态信息；将所述第一位移和姿态信息与所述第二姿态信息相融合，对所述无人机进行同步定位和地图构建。
【技术特征摘要】
1.一种用于无人机的运动控制方法，其特征在于，包括：获取所述无人机的单目摄像机采集的图像；从所述图像中选取关键帧，其中，选取第一帧图像为关键帧，比较第一帧图像之后的当前帧图像与前一关键帧，如果所述当前帧图像与前一关键帧图像之间的至少一对同源像点的像素坐标的变化超出设定阈值，则选取所述当前帧图像为关键帧，否则确定所述当前帧图像为非关键帧；获取所述无人机的惯性测量单元采集的惯性数据；根据选取出的关键帧解算出所述无人机的第一位移和姿态信息；根据所述惯性数据解算出所述无人机的第二姿态信息；将所述第一位移和姿态信息与所述第二姿态信息相融合，对所述无人机进行同步定位和地图构建。2.根据权利要求1所述的运动控制方法，其特征在于，所述比较第一帧图像之后的当前帧图像与前一关键帧包括：提取所述当前帧图像的特征点；获取所述前一关键帧的特征点；匹配所述当前帧图像的特征点与所述前一关键帧的特征点，得到各对同源像点；如果至少一对同源像点的像素坐标的变化超出设定阈值，则所述当前帧图像为关键帧，否则为非关键帧。3.根据权利了要求2所述的运动控制方法，其特征在于，所述如果至少一对同源像点的像素坐标的变化超出设定阈值，则所述当前帧图像为关键帧，否则为非关键帧包括：如果至少一对同源像点的至少一个像素坐标的变化超出设定阈值，则所述当前帧图像为关键帧，否则为非关键帧。4.根据权利要求1所述的运动控制方法，其特征在于，所述将所述第一位移和姿态信息与所述第二姿态信息相融合，对所述无人机进行同步定位和地图构建包括：通过加权平均的方法对所述第一位移和姿态信息与所述第二姿态信息进行融合，优化位姿估计；基于所述优化位姿估计，进行位姿图优化；基于所述位姿图优化，拼接点云建图。5.一种用于无人机的运动控制装置，其特征在于，包括：图像获取模块，用于获取所述无人机的单目摄像机采集的图像；关键帧选取模块，用于从所述图像中选取关键帧，其中，选取第一...
【专利技术属性】
技术研发人员：赵小川，刘培志，胡雄文，瞿蓉，郝丽丽，
申请(专利权)人：中国兵器工业计算机应用技术研究所，
类型：发明
国别省市：北京,11
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